11090 - AI Engineer Pleno | AI Automation - Sênior

🔥 24 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 19%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Runtalent

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2003

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

A Runtalent é uma empresa de serviços de tecnologia especializada na alocação de profissionais qualificados em diversas plataformas tecnológicas para atender às necessidades de cada projeto. Ela atua com squads ágeis e managed services, garantindo eficiência operacional e sucesso dos projetos. Com há mais de 20 anos no mercado, a Runtalent construiu um robusto banco de talentos e colabora com diversos setores — incluindo financeiro, saúde e entretenimento — para oferecer soluções sob medida para cada cliente.

Descrição

• Desenvolver agentes de IA e fluxos com LLMs em Python, usando LangChain e LangGraph • Mapear processos de negócio e identificar oportunidades de automação com IA • Implementar pipelines de RAG sobre bases de conhecimento e documentos internos • Integrar agentes a sistemas, APIs e bancos de dados da empresa • Avaliar, monitorar e melhorar a qualidade das respostas, a latência e o custo das soluções • Colocar as soluções em produção com testes, versionamento e documentação

🎯 Requisitos

• Experiência com desenvolvimento em Python (APIs, automações, integrações) • Experiência prática com LLMs (OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI, Gemini ou modelos open source) e engenharia de prompts • Desenvolvimento de agentes de IA com LangChain e LangGraph: tool calling, memória, fluxos multi-etapas e orquestração de múltiplos agentes • RAG (Retrieval-Augmented Generation): embeddings, chunking e bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Chroma, FAISS ou similares) • Integração com APIs REST e sistemas corporativos para automação de processos de ponta a ponta • Construção de serviços com FastAPI ou Flask, Docker e Git com CI/CD • Vivência com pelo menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP) para deploy de soluções de IA • Avaliação e observabilidade de LLMs (LangSmith, Langfuse, RAGAS ou similares) e guardrails • MCP (Model Context Protocol) e integração de agentes com ferramentas externas • Ferramentas de automação e orquestração (n8n, Airflow, RPA) • Otimização de custo e latência no uso de LLMs (cache, escolha de modelo, controle de tokens) • Noções de segurança e privacidade de dados aplicadas a IA (LGPD, dados sensíveis)

🏖️ Benefícios

• None explicitly stated